Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos dos Large Language Models (LLMs), modelos de Inteligência Artificial especializados em compreender, gerar e manipular linguagem natural. O participante aprenderá como esses modelos são construídos, treinados e utilizados em aplicações modernas, explorando conceitos como Transformers, embeddings, inferência, prompting, IA generativa e casos de uso corporativos. O curso fornece uma visão sólida para profissionais que desejam compreender o funcionamento e o potencial dos LLMs.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os conceitos fundamentais dos Large Language Models
• Entender a arquitetura e o funcionamento dos modelos baseados em Transformers
• Identificar os principais componentes utilizados em LLMs modernos
• Reconhecer aplicações práticas de LLMs em diferentes contextos de negócio
• Aplicar conceitos básicos de prompting para interação com modelos de linguagem
• Avaliar oportunidades, limitações e desafios associados ao uso de LLMs

Publico Alvo

• Profissionais de tecnologia e inovação
• Analistas de dados e negócios
• Desenvolvedores de software
• Cientistas de dados iniciantes
• Gestores interessados em IA Generativa
• Estudantes e profissionais que desejam compreender os fundamentos dos LLMs

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de informática
• Interesse em Inteligência Artificial e tecnologia
• Não é necessário conhecimento prévio em Machine Learning ou programação

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Large Language Models

1. Evolution of Natural Language Processing
2. What are Large Language Models
3. Generative AI and LLM ecosystem
4. Key concepts and terminology
5. Capabilities and limitations of LLMs
6. Business impact of language models

Module 2: Foundations of Natural Language Processing

1. Introduction to NLP concepts
2. Text representation fundamentals
3. Language understanding challenges
4. Tokenization concepts
5. Semantic and syntactic analysis
6. NLP applications overview

Module 3: Transformer Architecture Fundamentals

1. Evolution from traditional NLP models
2. Attention mechanism concepts
3. Self-attention fundamentals
4. Transformer architecture overview
5. Encoder and decoder concepts
6. Why Transformers transformed AI

Module 4: Tokens, Embeddings and Context

1. Understanding tokens
2. Tokenization strategies
3. Word embeddings concepts
4. Vector representations of language
5. Context windows
6. Semantic similarity fundamentals

Module 5: LLM Training Fundamentals

1. Data collection and preparation
2. Pre-training concepts
3. Neural network training overview
4. Model scaling principles
5. Computational requirements
6. Challenges in model training

Module 6: Fine-Tuning and Model Adaptation

1. Fine-tuning concepts
2. Instruction tuning fundamentals
3. Domain adaptation techniques
4. Transfer learning overview
5. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
6. Model customization strategies

Module 7: Prompting and Interaction Techniques

1. Prompt engineering fundamentals
2. Prompt design principles
3. Zero-shot prompting
4. Few-shot prompting
5. Chain-of-thought concepts
6. Prompt optimization techniques

Module 8: LLM Applications and Use Cases

1. Conversational AI and chatbots
2. Content generation
3. Summarization and translation
4. Knowledge management applications
5. Coding assistance use cases
6. Enterprise AI solutions

Module 9: Risks, Limitations and Responsible AI

1. Hallucinations and factual inaccuracies
2. Bias and fairness considerations
3. Privacy and security concerns
4. Explainability challenges
5. Responsible AI principles
6. Governance and compliance considerations

Module 10: Future Trends and LLM Ecosystem

1. Multimodal models
2. Agentic AI concepts
3. Open-source and proprietary models
4. Emerging technologies and innovations
5. Industry transformation opportunities
6. Learning roadmap for advanced LLM studies